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龙图腾网获悉合肥君正科技有限公司申请的专利一种用于低光增强任务暗区去噪的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117291813B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210686185.0，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权一种用于低光增强任务暗区去噪的方法是由魏友奇设计研发完成，并于2022-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于低光增强任务暗区去噪的方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于低光增强任务暗区去噪的方法，所述方法包括：S1.网络中构建空间注意力结构：为增强模型自适应关注明暗区域的能力，为神经网络添加空间注意力结构；S2.损失函数中对于明暗的关注：由于这种关注是作为权重比例合成在损失函数中的，所以这种权重的值域在[0,1]之间，使用亮图‑暗图亮图得到一个0到1的特征，这种特征是与亮度呈正相关的，通过翻转的方式得到关注暗区的特征:S3.与均方误差函数合并。通过损失函数的关注很好的起到作用；对于噪声的估计更加准确，只需要选择合适的训练数据，有效处理低光增强任务中的去噪功能；有效的降低计算复杂度，使得工程化可行性上升。

本发明授权一种用于低光增强任务暗区去噪的方法在权利要求书中公布了：1.一种用于低光增强任务暗区去噪的方法，其特征在于，所述方法采用增大对于暗区的关注度，即通过在损失函数上主动关注暗区，根据明暗区域估计噪声的分布自适应去噪，所述自适应即输入图像含有噪声，标签图像不含有噪声，在模型训练中通过反向传播使模型学习到这种输入与标签的不同，包括以下步骤： S1.网络中构建空间注意力结构： 为增强模型自适应关注明暗区域的能力，为神经网络添加空间注意力结构； S2.损失函数中对于明暗的关注： 由于这种关注是作为权重比例合成在损失函数中的，所以这种权重的值域在[0,1]之间，使用亮图-暗图亮图得到一个0到1的特征，这种特征是与亮度呈正相关的，通过翻转的方式得到关注暗区的特征，所述翻转即如下公式2中直接用1去减的操作，原有权重值域为[0,1]，值越大代表区域亮度越亮，使用1去减之后，值域仍为[0,1]，但值越大代表该区域亮度越暗: 公式2； Flight代表亮图的数据矩阵，Fdark代表暗图的数据矩阵； S3.与均方误差函数或绝对误差函数合并；所述合并是直接乘在选定的损失函数上即可，如果步骤S2使用均方误差，则步骤S3与均方误差合并；如果步骤S2使用绝对误差，则步骤S3与绝对误差函数合并。

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